Методология повышения безопасности работников животноводства путем инженерно-технических и организационных мероприятий

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Методология повышения безопасности работников животноводства путем инженерно-технических и организационных мероприятий

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

Интенсификация производства продовольствия в нашей стране является одним из аспектов национальной безопасности, приоритетной государственной проблемой, требующей первоочередного решения. Основным компонентом продовольственного комплекса страны является агропромышленный комплекс (АПК).

За последние 5 лет (усредненные данные 2004-2008 гг.) в АПК погибло около 20% от общего числа погибших на производстве в Российской Федерации. Снижение числа погибших происходит на фоне уменьшения численности работающих, снижения объемов работ, выполняемых на посевных площадях и уменьшении поголовья животных. Так, с 1995 по 2008 год посевная площадь уменьшилась на 23,2%, поголовье крупного рогатого скота (КРС) - на 42,1%, поголовье свиней - на 40,7%, поголовье овец и коз - на 36,4%.

Несмотря на тенденцию к снижению несчастных случаев, абсолютные и относительные показатели травматизма работников в АПК, остаются неудовлетворительными. Наиболее травмоопасной отраслью, по критерию травматизма со смертельным и тяжелым исходом в АПК России, является животноводство. Основными причинами травмирования работников животноводства являются нарушение организации трудового процесса; эксплуатация оборудования, не отвечающего требованиям охраны труда; травмирование животными; нарушение технологии производства работ, недостаточная обученность работников и специалистов по охране труда.

Около 10% всех несчастных случаев, произошедших за последние годы в животноводстве (усредненные данные 2004-2008 гг.), приходятся на работы, связанные с обслуживанием быков-производителей. Большинство травм работникам быки-производители наносят в состоянии стресса, т.е. когда на него воздействует какой-либо стрессор.

В рамках реализации Национального проекта «Развитие АПК» по направлению «Ускоренное развитие животноводства» актуальным является вопрос отбора животных не только по продуктивным качествам, но и с учетом особенностей поведенческих реакций при их содержании, что является одним из факторов обеспечения безопасности для работников животноводства.

Поэтому вопросы повышения безопасности работников животноводства являются актуальными и требуют глубокого комплексного изучения с использованием различных аспектов охраны труда, что и послужило основанием для выбора темы диссертационного исследования.

Цель исследований - повышение безопасности работников животноводства, занятых обслуживанием КРС, за счет использования системы аспектов охраны труда, на основе комплексного подхода путем инженерно-технических и организационных мероприятий.

Объект исследования - условия и охрана труда работников животноводства, занятых обслуживанием КРС.

Научную новизну результатов исследования составляют:

- модель сложной биотехнической системы «Ч-М-Ж-С» на основе статистической оценки элементарных операций в животноводстве;

- способ учета надежности и эффективности биотехнической системы от элемента «Среда»;

- модели опасных производственных зон при обслуживании быков - производителей;

- методика определения вероятности несчастного случая для работников животноводства, занятых обслуживанием КРС;

- дополненная классификация способов и средств предупреждения травмирования работников, направленных на повышение безопасности труда животноводов;

- модель для системного анализа определения качества обучения охране труда на всех уровнях и формах обучения;

- критерий отбора преподавателей для обучения охране труда работников животноводства;

- способ выбраковки агрессивных и травмоопасных животных;

- способ диагностики стресса, снижающий риск травмирования работников, занятых обслуживанием КРС.

Практическую значимость составляют:

- биотехническая система «Ч-М-Ж-С» для проведения теоретических исследований на основе теории вероятностей и математической статистики;

- методология определения надежности и эффективности функционирования биотехнической системы «Ч-М-Ж-С»;

- инженерно-техническое устройство для фиксации быка - производителя за носовое кольцо;

- способ и инженерно-техническое устройство для подгона животных из транспортного средства;

- рекомендации по совершенствованию системы обучения работников АПК, в том числе и работников животноводства;

- критерий выбраковки травмоопасных животных до их хозяйственного использования и определения состояния стресса у животных, при внедрении новых технологий и оборудования.

Реализация результатов исследования. Инженерно-технические устройства для фиксации быка - производителя за носовое кольцо, для подгона животных, способы выбраковки травмоопасных животных и определения стресса, внедрены в практику работы ОНО ОПХ «Стрелецкое» ГНУ ВНИИЗБК, ФГУП учхоз «Лавровский», ФГУП «Орловское» по племенной работе, ООО «Маслово», КХ «Прогресс» Орловского района Орловской области, ТНВ «Русь» Урицкого района Орловской области, ОАО ОПХ «Красная Звезда» Орловского района Орловской области, СПК им. Карла Маркса Плавского района Тульской области. Разработанные рекомендации по совершенствованию обучения работников животноводства используются в ООО «Орловский центр охраны труда» г. Орел. Результаты исследования использованы в ФГНУ «ВНИИОТ» г. Орел для проведения научных исследований и разработки соответствующей нормативно-технической документации.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и одобрены на следующих конференциях: МНПК «Современные проблемы рационального использования ресурсов в АПК», Орел ГАУ, г. Орел, 2001 г.; МНПК «Научно - технический прогресс в инженерной сфере АПК России», ВИЖ, Дубровицы, 2002 г.; Международной выставке - Интернет - конференции «Энергообеспечение и безопасность», Орел ГАУ, г. Орел, 2005 г.; ВНПК «Актуальные проблемы технологии приготовления кормов и кормления сельскохозяйственных животных», ВИЖ, Дубровицы, 2006 г.; МНПК «Актуальные проблемы повышения продуктивности и охраны здоровья животных», СГАУ, г. Ставрополь, 2006 г.; XLVI МНПК «Достижения науки - агропромышленному производству», ЧГАУ, г. Челябинск, 2007 г.; II МНПК «Аграрная наука - сельскому хозяйству», АГАУ, г. Барнаул, 2007 г.; ВНПК «Наука в современных условиях: от идеи до внедрения», УГСХА, г. Димитровград, 2007 г.; ВНПК «Безопасность России: состояние и перспективы», КГУ г. Казань, 2007 г.; МНПК «Современные направления теоретических и прикладных исследований - 2007», ОТУ, г. Одесса, 2007-2009 гг.; МНПК «Роль молодых ученых в реализации национального проекта «Развитие АПК»» МГАУ, г. Москва, 2007 г.; Международной Интернет - конференции «Безопасность жизнедеятельности в техносфере» БГТУ, г. Белгород, 2007 г.; МНПК «Актуальные проблемы производства продукции животноводства», СГАУ, г. Саратов, 2007 г.; МНПК «Современные направления теоретических и прикладных исследований - 2008 ОТУ, г. Одесса, 2008 г.; МНПК «Современное развитие экономических и правовых отношений. Образование и образовательная деятельность», УГСХА, г. Димитровград, 2008 г.; IV МНПК «Научно - информационное обеспечение инновационного развития АПК в соответствии с задачами Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы», ФГНУ «Росинформагротех», Московская область, 2008 г.; МНПК «Образование, наука, практика: инновационный аспект» посвященной памяти профессора А.Ф. Блинохватова, 30-31 октября 2008 г.; научных конференциях профессорско-преподавательского состава С-Пб.ГАУ 2008-2010 гг.; ВНПК «Концепция безопасности жизнедеятельности в агропромышленном комплексе», ВНИИ соцразвития села ФГОУ ВПО Орел ГАУ, 26-28 мая 2009 г.; III Международной выставки - Интернет - конференции «Энергообеспечение и строительство», Орел ГАУ, г. Орел, 2009 г.; Ученых советах ФГНУ «ВНИИОТ» г. Орел 2001-2008 гг.

Публикации. По теме исследования опубликовано 55 печатных работ, в том числе 21 публикация в журналах, рекомендованных ВАК России и 4 патента на изобретение.

Материалы исследований по организационному аспекту охраны труда в животноводстве отмечены дипломами конкурса лучших инновационных решений в области обеспечения безопасных условий труда «Здоровье и безопасность - 2007», в номинациях «Методология в области контроля и обеспечения безопасных условий труда» и «Обучение в области обеспечения безопасных условий труда за программу по подготовке специалистов по охране труда» г. Москва

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 7 глав, выводов, списка используемой литературы, включающего 312 наименований и приложений. Работа изложена на 376 страницах машинописного текста и содержит 342 страницы основного текста, 110 рисунков, 21 таблицу и 26 приложений.

К защите предъявляются следующие научные результаты:

- результаты анализа травматизма работников животноводства в АПК России;

- модель сложной биотехнической системы «Ч-М-Ж-С» на основе статистической оценки элементарных операций в животноводстве с использованием агрегатного подхода;

- способ учета надежности и эффективности биотехнической системы от элемента «Среда»;

- обоснование временного показателя при выполнении технологических операций в биотехнической системе;

- схема для определения зависимости вероятности срыва технологической операции в системе «Ч-М-Ж-С» из-за случайного процесса;

- обоснование моделирования цепочек элементарных операций в системе «Ч-М-Ж-С»;

- опасные производственные зоны, образуемые КРС, в том числе и быками - производителями;

- методика для определения вероятности несчастного случая в животноводстве;

- инженерно-техническое устройство для дистанционной фиксации носового кольца палкой - водила;

- инженерно-техническое устройство для подгона животных из транспортного средства;

- особенности изучения вопросов охраны труда и критерии отбора преподавателей, обучающих охране труда работников АПК;

- результаты по изучению активности биологических центров и их использование для оценки поведенческих реакций КРС;

- способы выбраковки травмоопасных животных и определения стресса у КРС.

Содержание работы

животноводство безопасность работник труд

Во введении обоснована тема диссертации, цель и направления исследований, изложены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Состояние проблемы. Цель и задачи исследований» дана оценка состояния проблемы, рассмотрен общий анализ травматизма в АПК России и аспекты охраны труда для обеспечения безопасности труда работников АПК России, в том числе и животноводства. Рассмотрен технический, организационный и этологический аспекты в охране труда работников животноводства. Над созданием данных аспектов трудились и трудятся ряд ученых и научных коллективов. К ним относятся Шкрабак В.С., Лапин А.П., Гальянов И.В., Голдобина Л.А., Белова Т.И., Платонов В.В., Христофоров Е.Н., Кравайнис Ю.Я. и другие ученые России, а также научные коллективы учебных заведений и научно - исследовательских институтов С. - Пб. ГАУ, Московского ГАУ им. В.П. Горячкина, Челябинского ГАУ, Брянской ГСХА, ФГНУ «ВНИИОТ», ВИЖ.

Проведен анализ средств, способов, применяющихся в хозяйствах для фиксации быков - производителей, а также устройств для подгона животных.

Рассмотрены современные подходы в исследовании поведения сельскохозяйственных животных на основе этологических наблюдений и физиологического статуса животных.

В результате выполненных исследований установлено, что безопасность в технологических процессах, машинах, оборудовании, применяемых в животноводстве, необходимо рассматривать как сочетанное действие случайностей и закономерностей, и она может описываться математическими моделями во всех их проявлениях и особенностях; при изучении безопасности предпочтение следует отдавать детерминированным (устойчивым) и статистическим (случайным) математическим моделям; сложность функционирования многокомпонентной системы «Ч-М-Ж-С» порождает необходимость проведения разветвленного и взаимоувязанного комплекса исследований с последующей реализацией результатов через систему не только технических, а также организационных и этологических мероприятий, т.е. комплексного подхода по обеспечению травмобезопасности труда человека в животноводстве.

На основании анализа проблемы, в соответствии с целью, поставлены следующие задачи исследования: выявить причины и обстоятельства несчастных случаев работников животноводства; разработать модель биотехнической системы «Ч-М-Ж-С» на основе агрегатного подхода; разработать математическую схему протекания технологических процессов в системе «Ч-М-Ж-С»; обосновать параметр «надежность» биотехнической системы «Ч-М-Ж-С»; разработать статистическую модель функционирования системы «Ч-М-Ж-С» на основе модели элементарных операций с последующим моделированием дальнейших операций; разработать методику определения вероятности травмирования работника от времени нахождения в производственных зонах; обосновать и разработать инженерно-технические предложения, направленные на предупреждение травматизма работников животноводства, для повышения безопасности работ; обосновать систему организационных мероприятий по повышению безопасности работников, занятых обслуживанием крупного рогатого скота; обосновать систему этолого-физиологических мер для определения поведенческих реакций животных с целью повышения безопасности работ в животноводстве.

Во второй главе «Анализ производственного травматизма со смертельным и тяжелым исходом, причины травмирования работников животноводства АПК России» проведен анализ причин травматизма в животноводстве со смертельным и тяжелым исходом за 5 лет (усредненные данные за 2004-2008 гг.).

Больше половины несчастных случаев со смертельным исходом (799) произошло с работниками, обслуживающими молочное стадо крупного рогатого скота, что составляет 52,5% от общего числа погибших при производстве продукции животноводства. При обслуживании молодняка крупного рогатого скота погибло 103 работника (6,8%). В коровниках погибло 189 человек (12,4%), на участках выпаса, перегона животных и летних лагерях - 174 (11,4%), на территории у коровников - 109 (7,2%).

Более 50% несчастных случаев с тяжелым исходом (697) зарегистрировано при обслуживании молочного стада крупного рогатого скота, удельный вес травмированных составляет 53,2%.

Анализ несчастных случаев со смертельным исходом показал, что в результате травмирования животными пострадало 165 работников (10,8%), в том числе от быков - производителей - 133 работника. Основные причины, из-за которых быки становятся неукротимыми и злобными, а в следствии чего, и наносят травмы работникам - это в первую очередь нарушения правил содержания, нерегулярное проведение или даже отсутствие моциона, грубое и неумелое обращение с животными, резкие окрики и побои, особенно в манеже.

Одна из травмоопасных операций при обслуживании быков - производителей - это привязывание (отвязывание), фиксация быка при помощи палки - водила за носовое кольцо для его вывода из стойла на взятие семени, для проведения моциона и т.д. При проведении этой операции работник находится в непосредственной близости от головы быка т.е. в опасной зоне, образуемой головой животного (рис. 1). Во время фиксации быка за носовое кольцо он головой или рогами может нанести смертельную или тяжелую травму работнику (рис. 2,3).

Установлено, что наибольшее число несчастных случаев происходит по причине неудовлетворительной организации труда. По этой причине погибло 999 работников отрасли (65,7% от общего числа погибших за пятилетний период) (рис. 4).

Основным местом происшествия несчастных случаев с тяжелым исходом являются коровники, где получили тяжелые травмы 292 работника (22,3%), на территории у коровников пострадало 128 человек (9,8%).



Рисунок 1. Опасные зоны, образуемые быком - производителем: I - 60 см (движение головой); II-III - 135 см (движение ног); IV - 105 см (движение хвоста); V - 170 см (движение туловища)

Рисунок 2. Распределение числа пострадавших со смертельным исходом в результате травмирования быками-производителями по видам работ



Рисунок 3. Распределение числа пострадавших с тяжелым исходом в результате травмирования быками-производителями по видам работ

Самую большую группу (449 человек) среди тяжело травмированных составляют рабочие, выполняющие работу вручную при машинах и механизмах, удельный вес которых составляет 34,2%, из них: 206 - скотники, 142 - дояры, 30 - телятники, 8 - подсобные рабочие в животноводстве, 8 - животноводы. Установлено, что 164 пострадавших (12,5%) занимались уходом за животными - 126 (9,6%). Каждый несчастный случай с тяжелым исходом непосредственно связан с источником травмирования. Одним из основным источником травм с тяжелым исходом явились животные - 210 (16,0%), в том числе: быки-производители - 106, коровы -51, прочие группы КРС -18.

Как и в случаях со смертельным исходом, основной причиной травмирования с тяжелым исходом является неудовлетворительная организация трудового процесса, что привело к травмированию 869 работников (66,3% от общего числа тяжело травмированных за пятилетний период) (рис. 5).



Рисунок 4. Распределение числа погибших по основным причинам травмирования

Рисунок 5. Распределение числа пострадавших с тяжелым исходом по основным причинам травмирования

В третьей главе «Методологический аспект в охране труда работников животноводства. Теоретические исследования сложной биотехнической системы «Человек-Машина-Животное-Среда»» предложен рациональный путь построения математической модели биотехнической системы «Человек-Машина-Животное-Среда» с помощью агрегатного (структурного) подхода.

Поведение элемента (человека, машины, животного, производственной среды) описывается случайным процессом z(t). Значение z(t) в момент t называется (внутренним) состоянием элемента в момент t. Предполагается, что элементы могут служить математической моделью действия биотехнической системы в целом, так и ее подсистем. Для возможности эффективного состыковывания элементов или подсистем, описывающих элементы, нужны те или иные ограничения законов, по которым одни элементы влияют на другие. Перспективным вариантом таких ограничений является схема с дискретной передачей сигналов: элемент функционирует независимо от остальных элементов до тех пор, пока на его вход не поступит сигнал от какого-либо другого элемента. Данная схема позволит построить модель сложной биотехнической системы «Ч-М-Ж-С».

Представим теперь действие биотехнической системы в условиях отказов элементов (нарушении технологии работником, выход из строя машины или оборудования, болезнь животного, неблагоприятные параметры микроклимата в помещении и т.д.). Могут создаваться условия, при которых выполнение данной операции данным каналом невозможно. Если причина - отказ элемента, входящего в состав самого канала, это можно учесть соответствующим изменением внутреннего состояния элемента, описывающего канал; если же причина - отказ других элементов системы, то в математической модели следует предусмотреть передачу от соответствующих элементов сигнала, по которому выполнение данных каналом операции прекращается (или, скажем, изменяется темп выполнения операции).

Построить реализацию случайного процесса - значит по заданному источнику случайности (например, датчику случайных чисел) построить алгоритм, который любому выходу источника ставит в соответствие функцию (t), t{t}. Тогда под щ следует понимать все, что мы взяли со входа источника случайности, скажем, фиксированное число случайных чисел или случайные числа щ₁……, щ, где v - первый момент какого-либо события, определяемого первыми v случайными числами (например, первый момент, когда щ²₁ +… + щ²_vN). Таким образом, общее определение случайного процесса как функции двух переменных t и щ при более глубоком рассмотрении вполне соответствует целям построения моделей реальных явлений.

Понятие обрывающегося случайного процесса, отражает конечность во времени реальных операций в системах. Обрывающимся случайным процессом называется пара ((t), ф) = ((t), щ), ф(щ)), где ф - неотрицательная случайная величина; (t, щ), 0?t(щ), - семейство случайных величин. Если для данного t ф(щ) >t, то при этом условии (t) определяется как случайная величина (t, щ). Можно представить себе обрывающийся случайный процесс как импульс, возникающий в момент t=0 и обладающий случайной продолжительностью ф.

Пример обрывающегося случайного процесса - процесс Пуассона с параметром с обрывом в момент достижения уровня n1. В качестве точки щ можно взять совокупность n экспоненциально распределенных с параметром случайных величин щ₁…, щ_n, где щ₁ - момент первого скачка; щ_i, t2, - время между (i-1) - м и i-м скачком траектории процесса Пуассона. Таким образом, в данном случае можно явно выразить (t, щ) и ф(щ) через щ: если Е(х) = 1 при х>0, Е(х)=0 при х?0, то в обозначении s_i=щ₁ +… +щ_i

(1)

Понятие обрывающегося процесса естественным образом распространяется и на случай определения его в полуинтервале (t₀, t₀+ф). Обрывающийся случайный процесс можно было бы принять в качестве достаточно общей модели действия элемента сложной биотехнической системы «Ч-М-Ж-С» при условии его автономности (независимости от других элементов). Чтобы учесть возможность взаимных влияний, следует ввести два дополнительных элемента: выходные сигналы, посылаемые элементом системы, и изменение его состояния под влиянием входных сигналов. Наиболее просто ввести выходные сигналы. Предположим, что траектория обрывающегося случайного процесса (t) с вероятностью 1 непрерывна справа в полуинтервале (0, ф) в некоторой топологии пространства Z. Зададим множество Y возможных выходных сигналов у. Каждому yУ поставим в соответствие замкнутое множество Z_yZ, причем допустим, что Z_y не пересекаются при разных yY. Сигналы посылаются по следующему правилу. Если t=min {s: (s) Z_y}, то в момент t посылается выходной сигнал у. Иначе, сигнал у посылается в момент первого попадания (t) в множество состояний Z_y.

Реакцию элемента на входные сигналы задавали следующим образом. Упорядочивая во времени моменты t_i<t₂<… поступления на вход элемента сигналов и положив для определенности t₀=0<t_1, для любого n0 в момент t_n определяется условная траектория случайного процесса z (t), описывающего поведение данного элемента в полуинтервале (t_n, t_n+ф_n). Эта траектория реализуется до момента поступления следующего входного сигнала, точнее, до момента min {t_n+1, t_n+ф_п}. Если t_n+1 <t_n+ф_n, то в момент t_n+1 условная траектория отменяется и строится новая условная траектория, зависящая от поступившего сигнала и от предыдущего поведения агрегата.

Пусть Х={х} - множество возможных значений входного сигнала, поступающего на вход данного агрегата. Если для некоторого n1 t_п-1+ф_n, то это состояние считается моментом прекращения функционирования агрегата. Если t_nt_n-1+ф_n-1, то с момента t_n определяется условная траектория процесса z(t). Именно, пусть ((t), ф) =((t, щ, x, z(s)), ф (щ, x, z, (s)) - семейство обрывающихся случайных процессов, зависящих от х, z(s) как от параметров, и (_o(t), ф₀) - еще один обрывающийся случайный процесс; щ₀, щ₁ щ₂,… - последовательность независимых элементов пространства ?. Вначале определяется условная траектория состояния агрегата z(t) в полуинтервале (0, ф₀) следующим образом:

z(t)=_o(t, щ₀), 0 ?t<ф₀=ф₀(щ₀), (2)

Если t₁ф₀, то траектория по формуле (2) подтверждается и в момент ф₀ функционирование элемента прекращается. В противном случае при поступлении в момент t₁ сигнала х₁ полагаем

Z(t)=₀(t), 0?tt₁; Z(t)=₀(t-t₁, щ₁, x₁, z(t₁)), t₁? t t₁+ф(щ₁, x₁, z(t₁)), (3)

Отрезок траектории z(t), заданный формулой (3), при 0 ? t t₁ -подтвержденный, при t₁ ? t < t₂ условный, т.е. (3) выполняются на самом деле при 0 ? t < min{t₂, t,+ф(щ₁, x₁, z(t₁))}.

Пусть вообще траектория внутреннего состояния элемента определена как функция z(t) в полуинтервале (0, t_n+ф_п). Тогда в полуинтервале (0, t_n) эта траектория подтверждена. Если t_n+1 t_n+ф_n, она подтверждается и во всем полуинтервале (0, t_n+t_n), причем в момент t_n+ф_n функционирование агрегата прекращается. Если же t_n+1<t_n+ф_n, то построенная ранее траектория подтверждается в полуинтервале (0, t_n+1) и определяется условная (т.е. подтверждаемая впоследствии до момента поступления следующего сигнала) траектория z(t) в полуинтервале (t_n+1, t_n+ф_n+1), где:

ф_n+1=ф(щ_n+1, z(t_n+l)),

z(t)=о (t-t_n+1, щ_n+1, x_n+1, z(t_n+1)),

t_n+1?t<t_n+1+ф_n+1. (4)

x_n+1 - сигнал, поступающий на вход агрегата в момент t_n+1

Таким образом, для задания элемента достаточно следующих объектов:

множества внутренних состояний Z;

множества возможных входных сигналов X;

множества возможных выходных сигналов Y;

для каждого yY множества Z_yZ, при попадании

в которое внутреннего состояния посылается выходной сигнал Y;

обрывающегося случайного процесса (о₀(t), ф₀), задающего траекторию внутреннего состояния z(t) элемента до первого входного сигнала;

обрывающегося случайного процесса (о (t, щ, х, z(s)), ф (щ, х, z(s))), задающего траекторию z(t) с момента s поступления n-го входного сигнала х до поступления (n+1) - го сигнала при условии, что траектория z_s процесса z(t) при t?s задана.

Поведение процесса z(t), а вместе с ним и выходные сигналы агрегата определяются условно в момент поступления входного сигнала и в момент следующего сигнала запланированное поведение заменяется новым.

Основной идеализацией, положенной в основу схемы с дискретной передачей сигналов, является предположение, что в интервалах между поступлением сигналов элемент и система функционируют автономно. Во многих случаях, не выходя за рамки этой схемы, можно учитывать влияние на действие элементов (Ч, М, Ж) элемента «Среда». Область возможных значений параметров, определяющих состояние элемента «Среда», можно разбить на конечное или счетное множество областей и устроить так, чтобы при переходе «Среды» из одной области в другую на вход элемента поступал сигнал, изменяющий характер протекания процесса z(t). Однако этот прием может оказаться громоздким. Предлагаем способ учета зависимости z(t) от «Среды», основанный на следующем.

Пусть (t) - непрерывный с вероятностью 1 случайный процесс, описывающий состояние окружающей среды. Допустим, что: 1) при фиксированной траектории (t) случайный процесс z(t) в интервалах между поступлением входных сигналов - марковский процесс, причем его инфинитезимальный оператор [вероятности перехода в бесконечно малом интервале (t_o, t_o+d_t)] зависит только от значения (t₀); 2) вероятность перехода z(t) из данного состояния в данное множество состояний при поступлении сигнала в момент t₀ зависит лишь от z(t₀), (t₀) и поступившего сигнала.

Сформулированная схема зависимости от элемента «Среда» позволяет учитывать важные факторы в надежности и эффективности биотехнической системы «Ч-М-Ж-С», а именно зависимость от внешней среды, например, следующих параметров:

интенсивности износа деталей машин и оборудования,

скорости выполнения технологических операций в системе,

точности обработки информации человеком (работником),

характеристик, связанных с физиологическим статусом животного или человека.

Для иллюстрации возможных выводов рассмотрим следующий элементарный пример. Имеется система «Человек-Животное», состоящая из двух элементов. Если z(t) - состояние системы в момент t, то z(t)=0, если оба элемента исправны, z(t)=1, если один элемент неисправен, z(t)=2, если оба элемента неисправны. Пусть (t) - случайный процесс, определяющий внешнюю среду, которая влияет на интенсивность отказов элементов. Так, если _k(t) dt=P (z(t+dt)=k+1Рz(t)=k; {(s)}), то k₀(t)=₁(t)=(t). Далее, если µ - интенсивность восстановления, то

(6)

Подобная схема переходов соответствует ненагруженному дублированию с восстановлением при необратимом отказе системы в случае отказа обоих элементов.

Обозначим через pk(t) вероятность события {z(t) - k} при условии {z(0)=0}. Предполагая, что (t) - фиксированная непрерывная функция, a µ> (случай быстрого восстановления), нетрудно получить следующую асимптотическую оценку для вероятности отказа системы за время t Р₂(t):

. (7)

Если (t) - случайный процесс в широком смысле, то из полученного выражения можно найти приближенное выражение вероятности отказа за время t. Имеем:

(8)

Отсюда видно, что надежность рассматриваемой системы зависит не только от усредненной интенсивности отказов, равной M|(0), но и от ее дисперсии, так как М²(0) = (M(0))²+D(0). Тот же эффект имеет место при периодической интенсивности отказов.

В производственной биотехнической системе «Ч-М-Ж-С», в которой приостановка производства не ведет к катастрофическим последствиям, одних средних показателей недостаточно для полной характеризации системы. Представим, например, систему организаций, взаимно использующих продукцию друг друга (например: молочная ферма>переработка молока>реализация молочной продукции). Тогда остановка одного из них ведет к остановке других (по исчерпании запасов). Чем более ответственна система, тем перебои подобного рода имеют более серьезные последствия. Поэтому при создании биотехнических систем помимо требований к средним характеристикам задают допустимые границы вероятностей редких событий, нежелательных для процесса их функционирования. К подобным событиям относятся отказы технических систем, недопустимые задержки в получении, передаче, или обработке продукции, неверная идентификация объектов, потеря устойчивости управляемых объектов и процессов и многие другие.

В наиболее простом (но и самом распространенном) случае экстремальный функционал качества определяется как индикатор I(A) редкого события А: если в данной траектории событие А произошло, I(A) = 1; в противном случае I(A)=0. Примеры события А: 1) обрыв или короткое замыкание в электрической цепи за время Т; 2) несчастный случай, отказ оборудования, приведший к остановке или частичной остановке в выполнении технологического процесса; 3) болезнь работника и т.д.

Для систем, состояние которых описывается процессом с конечным или счетным множеством возможных значений, событие А чаще всего отождествляется либо с попаданием процесса в критическое множество значений R, либо с непрерывным пребыванием в этой области на протяжении времени, не меньшего ?. Так, в теории надежности известны когерентные структуры, работоспособность которых вполне определяется вектором (v₁,…, v_N), где v_i - индикатор отказа i-го элемента. (Считается, что функция работоспособности системы может принимать лишь значения 1, 0 и монотонно не возрастает по v₁,…, v_N).

Для систем, характеризуемых числовым процессом z(t) или многомерным процессом (z¹(t),…, z_n(t)), характеризующим, скажем, ошибку управляемой стохастической системы в момент t, экстремальный функционал часто можно выразить индикатором попадания данного процесса в область R хотя бы один раз в течение времени Т; чаще всего эта область определяется одним из соотношений вида

. (9)

В такой постановке задача о вычислении вероятности редкого события совпадает с задачей о вероятности выхода случайного процесса за данную область.

Для систем, выполняющих определенные операции, которые включаются в более крупные операции систем более высокого ранга, качество выполнения операции характеризуется точностными показателями (например, выполнения операции доения стада коров), временными показателями (время доения) и качественной переменной (скажем, индикатором невыполнения задачи из-за технического отказа). Отсюда естественно в качестве экстремального функционала рассматривать индикатор объединения следующих событий: 1) точность - ниже заданной, 2) время - больше допустимого, 3) технический отказ.

Любое системное исследование основывается на фиксировании определенной системы и некоторых ее элементов (подсистем). Так, исследование системы, используемой в животноводстве, «Ч-М-Ж-С» основывается на рассмотрении подсистем, представляющих отдельные виды работ (кормоприготовление, кормораздача, получение молока, мяса, обслуживание животных и т.д.) или отдельных технологических операций (измельчение, погрузка-выгрузка, доение и т.д.), в зависимости от целесообразной подробности рассмотрения. Система выполняет определенную операцию (в примере доение коров, взятие семени у быков-производителей), состоящую из элементарных операций. Например, при более грубой модели в качестве операций можно рассматривать доение стада коров, при более тонкой модели - доение одной коровы. Очевидно, что как слишком крупные, так и слишком мелкие операции, будучи взяты в качестве элементарных, в одном случае приводят к огрублению модели, в другом - создают вычислительные трудности, которые, в свою очередь, могут исказить результат. Универсальных критериев для оптимального выбора элемента и элементарной операции в системе, конечно, не существует. Однако можно сформулировать общие требования к элементарным операциям и по возможности выбрать наиболее крупные операции, удовлетворяющие этим требованиям.

Существуют реальные с технической точки зрения

требования к элементарным операциям, при выполнении которых общая операция выполняется с должным качеством.

Возможное снижение требования к качеству выполнения элементарных операций из-за расчленения их на более мелкие операции незначительно.

Первое из этих требований при исследовании высокоответственной биотехнической системы является обязательным и воплощается в определении технических заданий на создание подсистем сложной системы, второе можно отнести к типу эвристических. При создании системы ее функционирование изучается с помощью многих моделей и должный уровень детализации определяется опытным путем.

Предлагаемый аппарат приспособлен к анализу элементарных операций типа следующих:

осуществление технологического процесса в условиях отказов и сбоев;

профилактическое обслуживание биотехнической системы;

восстановление отказавшего элемента;

поиск неисправности в системе;

формирование очереди из требований с различными приоритетами;

время безотказной работы элемента;

передача сообщения в условиях помех с перезапросами и другими особенностями;

элементарная операция технологического процесса (доение, взятие семени, привязывание-отвязывание животного и т.д.).

Теория массового обслуживания основана на предположении, что однородные операции в системе (обслуживание требований) характеризуются лишь длительностями ₁₂ …, где _n n?1 - независимые случайные величины с общей функцией распределения Н(х). Таким образом, отдельная операция индивидуализируется лишь длительностью. Входным сигналом, инициирующим операцию, является сигнал о поступлении требования либо сигнал об освобождении обслуживающего прибора, если требование уже поступило ранее и находилось в состоянии ожидания. Чтобы рассматривать случайности как внешние воздействия на элемент или подсистему, то для выполняющего обслуживание работника, в качестве входного сигнала можно взять время _n, необходимое для выполнения данной oneрации. Процесс выполнения операции удобно представлять графиком (рис. 6) - прямой с угловым коэффициентом - 1. Начальное значение ординаты в момент начала операции _n, конечное - 0. При такой интерпретации значение ординаты о(t) в любой промежуточный момент t равно остаточному времени выполнения oneрации или, как предпочтительнее будет говорить, остаточной величине работы по выполнению данной операции (разумеется, единица работы отождествляется с единицей времени). Кусочно-линейная функция о(t) является простейшим примером текущей характеристики элементарной операции. В условиях, когда препятствий к выполнению операции не существует, текущая характеристика может оказаться излишней. Однако представим, что по сигналам извне (не приготовили корм, не работает охладитель, насос и т.д.) некоторые интервалы времени исключаются из процесса обслуживания (это время может использоваться для обслуживания более срочных требований, для профилактического осмотра системы или элемента системы, ремонта и т.п.). Тогда, если прерванное обслуживание возобновляется с того же места, на котором оно было приостановлено, убывание переменной о(t) приостанавливается на указанные интервалы времени (рис. 7). Если же работу приходится выполнять сначала, то имеет место ситуация, изображенная на рисунке 8. Интервал, на котором обслуживание прерывается, ограничен точками а и b.

На рисунке 9 показаны последовательные интервалы, где a(t)=1; 0; 0,5. Сигналы, по которым изменяются значения a(t), поступают к агрегату извне.



Рисунок 6. Случайность внешнего воздействия на элемент или подсистему (угловой коэффициент - 1; начальное значение ординаты в момент начала операции _n, конечное - 0)

Рисунок 7. Случайность внешнего воздействия на элемент или подсистему, когда прерванное обслуживание возобновляется с того же места, на котором оно было приостановлено

Рисунок 8. Случайность внешнего воздействия на элемент или подсистему, когда прерванное обслуживание возобновляется сначала



Рисунок 9. Интервалы времени при выполнении элементарных операций в системе «Ч-М-Ж-С»

Если - величина работы, необходимой для выполнения элементарной операции, t₀ - момент начала последней, то момент ее окончания t* определяется, как минимальный корень уравнения

. (10)

Или, что то же, о(t)=0, так как о(t₀)=, а следовательно,

о(t)=- (11)

Для оценки точностных, временных и надежностных характеристик элементарной операции в биотехнической системе рассмотрим в качестве примера операцию (кормораздача), выполняемую некоторой подсистемой «Человек-Машина», отрабатывающей начальное рассогласование регулируемого объекта (кормление животного). Если учитываются ошибки в процессе раздачи корма (неравномерность раздачи, потери корма и т.д.), координата рассогласования, как функция времени, будет представлять собой случайный процесс с начальным значением . Операция заканчивается, либо когда рассогласование достигает постоянного времени регулирования, либо, когда рассогласование в сумме со случайной ошибкой наблюдения достигает фиксированной области.

Аналогичная картина наблюдается при статистической оценке параметров неподвижного или движущегося объекта. Именно, операция начинается с некоторых случайных значений о₁(t₀),…, о_n(t₀), принимаемых

в качестве начальных оценок параметров. Затем начинает действовать схема рекуррентного уточнения параметров, обычная в теории оценок:

о_i(t+Д)=f(о_i(t),…, о_m(t); ₁,…, _r; t). (12)

где ₁,…, _r - случайные наблюдения, полученные в интервале (t, t+Д).

Операция заканчивается либо через фиксированное число шагов, либо в первый момент, когда некоторый функционал процесса о(t) = (о(t),…, о_m(t)), служащий статистической оценкой точности, которая достигнута к текущему моменту времени, попадет в заданный интервал.

Достаточно общей схемой элементарной операции является одномерный или многомерный случайный процесс о(t), начинающийся со случайного значения и обрывающийся либо в фиксированный момент времени, либо в момент попадания в заданную область.

Построив обрывающийся случайный процесс, характеризующий данную элементарную операцию, и затем реализовав частную модель этого процесса на ЭВМ, можно в модели системы не воспроизводить данную операцию, а использовать ее характеристики, полученные по частной модели. Так, вместо воспроизведения процесса регулирования объекта, реализуются две случайные величины: время окончания регулирования и ошибка в последний момент времени. Подобные характеристики можно использовать не только в статистических моделях, но и при аналитических расчетах. Так, допустим, что существуют формулы для наиболее важных характеристик системы массового обслуживания, адекватной исследуемой системы, но для применения этих формул нужны моменты распределения времени обслуживания, которое в данном случае есть время выполнения процесса регулирования. Таким образом, результаты статистического моделирования на частной модели используются как исходные данные в аналитической формуле.

В общих чертах задачу исследования элементарной операции можно сформулировать следующим образом: оценить параметры точности, времени и надежности выполнения элементарной операции при данном уровне внешних воздействий на канал, выполняющий данную операцию, а также данных параметрах точности и времени поступления исходной информации, необходимой для начала операции. Под параметрами надежности в данном случае подразумеваем параметры, связанные с техническим состоянием канала, выполняющего данную элементарную операцию.

Придерживаясь агрегатного подхода, можно ввести следующие показатели:

t₀ - время ввода исходных данных х для начала операции;

D(x) - обобщенная характеристика (одномерная или многомерная) точности исходных данных;

z₀ - параметр, характеризующий техническое состояние канала в момент начала операции;

х₀ - параметр, характеризующий уровень внешнего воздействия на канал во время операции;

D (t, y) - обобщенная характеристика (одномерная или многомерная) времени выполнения операции и точности ее результата при условии, что не произошло ее срыва;

q - вероятность срыва операции.

Последние две характеристики являются условными:

D (t, y)=D (t, yРt₀, D(x), z₀, x_o), (13)

q=q(t_o, D(x), z₀, x₀). (14)

В обозначения введенных функций не входят, но подразумеваются индексы, определяющие вид элементарной операции и «координаты» канала, взятого для ее выполнения.

При любой корректной математической теории процессов, сопровождающих выполнение элементарной операции, должен выполняться определенный принцип монотонности выходных характеристик относительно различных нежелательных воздействий. Так, естественно предположить, что существует параметр х₀, характеризующий воздействие на канал, относительно которого выходные характеристики монотонны: с увеличением х₀ время выполнения операции может лишь увеличиться, а точность-уменьшиться.

Подобным же образом влияет на эти характеристики и параметр z₀, характеризующий техническое состояние элемента. С помощью этого параметра можно, например, учесть снижение темпа выполнения операции и ее точности из-за частых отказов канала. Точную зависимость выходной ошибки от входной, очевидно, можно получить лишь в простейших (мало реальных) случаях. Поэтому желательно ввести обобщенные характеристики D(x) и D (t, у).

Чем более развитой становится сложная биотехническая система «Человек-Машина-Животное-Среда», тем большее разнообразие операций производится над «обслуживаемым» системой «требованием». Так, обслуживание быка-производителя при взятии семени включает в себя отвязывание, вывод быка из стойла, подготовку животного к взятию семени (душ, массаж), подготовка механической установки, вагины, сам процесс взятия семени и многие другие операции.

Любой технологический процесс в животноводстве состоит из многих стадий, образующих определенную временную последовательность. В соответствии с этим важно проанализировать закономерности, свойственные цепочкам элементарных операций самой различной природы, и дать рекомендации по связи характеристик цепочки с характеристиками ее звеньев - элементарных операций.

Цепочкой назовем конечное число элементарных операций O₁, О₂,…, O_n, выполняемых во времени в порядке их записи. Каждая элементарная операция характеризуется своими временными, точностными, надежностными показателями и их требуется связать воедино.

Поставленную задачу проще всего решить в условиях статистической независимости выполнения элементарных операций. Следующим по сложности является случай, когда показатели эффективности при продвижении по цепочке пересчитываются по рекуррентной схеме, т.е. эффективность проведения цепочки операций O₁, О₂,…, O_n+1 есть функция эффективности проведения первых k операций, отраженной в некоторых обобщенных показателях, и эффективности (k+1) - й операции. Это возможно при независимости технического состояния каналов, выполняющих отдельные операции. Наконец, в более общей схеме, когда на каналы действуют одни и те же случайные факторы, также развиваются приближенные методы анализа.

Взаимосвязь цепочек независимых операций в биотехнической системе:

1. Случай, когда учитывается лишь факт успешного выполнения каждой элементарной операции, описывается соотношением

p = p₁…p_n, (15)

где р - вероятность успеха цепочки; р_i - вероятное успеха i - й элементарной операции.

2. Допустим, что вероятность отсутствия отказа при выполнении i - й операции равна р_i, при отсутствии отказа за время выполнения i - й операции - случайная величина оi с функцией распределения Hi(x), 1 ? i ? n. Очевидно, что вероятность отсутствия отказа для цепочки описывается равенством (15). Требуется найти функцию распределения времени t выполнения цепочки операций при условии, что отказ не произошел. Имеем:

ф = оi + … + оn,

Тогда

(16)

Если Нi(х) выражаются аналитическими формулами, в классе которых существуют явные формулы для сверток, то интеграл (16) вычисляется непосредственно по рекуррентной формуле:

(17)

Заметим, что гиперэрланговскими распределениями можно сколь угодно точно аппроксимировать любое распределение F(x) положительной случайной величины: при любых а > 0 и е > 0 можно подобрать такие л > 0 и{с_k ? 0, k ? 1}, что

e^axdx<e, (18)

. (19)

Это говорит в пользу применения гиперэрланговской аппроксимации при оценке распределения величин, подобных ф. Оценку вероятности события {ф ? х} можно взять из таблиц распределения Пуассона. Действительно, при c_k = l, c_k = 0, i ? k, данное событие равносильно тому, что за время х произойдет менее k событий простейшего потока с параметром л, вероятность такого события есть для произвольных {с_i} в силу линейности функционала относительно {с_i} находим при х ? 0

(20)

Укажем полезный прием статистического моделирования для оценки Р (ф ? x), если ожидаются весьма малые значения этой вероятности. Предположим, что известны функции распределения H*i(x)?Hi(x), 1?i?n, случайных величин о*_i, для которых имеются оценки

1<i<n. (21)

Тогда очевидно, что

Р (?хРо*=x_i)?_I, 1?i? n. (22)

На основании этих неравенств определим новые независимые случайные величины _i с функциями распределения

(23)

Имеем оценку

(24)

По методу Монте-Карло оцениваем .

Если H_i(x_i) близки к 1, то выделение множителя в фигурных скобках намного уменьшает дисперсию оценки по сравнению с дисперсией при непосредственном моделировании случайных величин о_i.

Пример. Пусть неотрицательные случайные величины о_i обладают общей плотностью h_x (x) =е^-2/2f(х), х>0, где f (x) - неотрицательная периодическая функция с периодом 1. Тогда

, (25)

где µ =sup f(x). Следовательно,

, (26)

Плотность h*_i(x) случайных величин о^*_i имеет вид

(27)

Возьмем x_i=x₁, 2?i?n., где x₁<x/2n. Тогда

(28)

Следовательно,

. (29)

Так как

. (30)

из (25) находим оценку

(31)

Предположим теперь, что . Тогда

. (32)

Следовательно,

(33)

Так, как

то P(?x)?лⁿ(1-n1₀), (34)

Очевидно,

, (35)

. (36)

Пусть 0ab=a+. Тогда

. (37)

Обозначив через a и b нижние пределы интегралов I, I₀ в выражениях (35), (36), найдем:

(38)

Отсюда с учетом (37) и (33) получим:

(39)

Так как функции e^-u2/2 при u1 выпукла, то при a?1:

...